numpy.where#

numpy.где(условие, [x, y, ]/)#

Возвращает элементы, выбранные из x или y в зависимости от условие.

Примечание

Когда только условие предоставлен, эта функция является сокращением для np.asarray(condition).nonzero(). Использование nonzero напрямую следует предпочитать, так как он корректно работает для подклассов. Остальная часть этой документации охватывает только случай, когда все три аргумента предоставлены.

Параметры:

условиеarray_like, bool: Где True, выдать x, в противном случае выдает y.
x, yarray_like: Значения, из которых выбирать. x, y и условие должны быть транслируемы к некоторой форме.

Возвращает:

выходndarray: Массив с элементами из x где условие равно True, и элементы из y в другом месте.

Смотрите также

choose
nonzero: Функция, которая вызывается, когда x и y опущены

Примечания

Если все массивы одномерные, where эквивалентно:

[xv if c else yv
 for c, xv, yv in zip(condition, x, y)]

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> np.where(a < 5, a, 10*a)
array([ 0,  1,  2,  3,  4, 50, 60, 70, 80, 90])

Это можно использовать и для многомерных массивов:

>>> np.where([[True, False], [True, True]],
...          [[1, 2], [3, 4]],
...          [[9, 8], [7, 6]])
array([[1, 8],
       [3, 4]])

Формы x, y и условия транслируются вместе:

>>> x, y = np.ogrid[:3, :4]
>>> np.where(x < y, x, 10 + y)  # both x and 10+y are broadcast
array([[10,  0,  0,  0],
       [10, 11,  1,  1],
       [10, 11, 12,  2]])

>>> a = np.array([[0, 1, 2],
...               [0, 2, 4],
...               [0, 3, 6]])
>>> np.where(a < 4, a, -1)  # -1 is broadcast
array([[ 0,  1,  2],
       [ 0,  2, -1],
       [ 0,  3, -1]])